一种停车场分布式智能引导系统及方法与流程

文档序号:16586541发布日期:2019-01-14 18:29阅读:207来源:国知局
一种停车场分布式智能引导系统及方法与流程

本发明属于停车场引导技术领域,尤其涉及一种停车场分布式智能引导系统及方法。



背景技术:

随着我国经济的发展,汽车数量逐年递增。汽车已经得到普及,停车场也在朝大型化的趋势发展,很多停车场都是车位数过千的特大型停车场,尤其是机场、火车站、医院、超市、广场、酒店、宾馆、游乐园等公众聚集的地方;大型停车场解决了车位不足的问题,但由于停车场内部缺乏必要的车位引导系统,停车难的问题依旧存在,车辆在进入停车场后需要很长的时间来寻找车位,此过程消耗了大量的时间和能源。甚至会出现局部拥堵和局部空闲的现象,使得车位利用率降低,问题的本质是空闲车位信息无法传递到车辆,使得停车场无法发挥其应有的社会与经济效益。然而,目前已有的停车引导系统普遍缺乏照明控制、区域车流量管控、建设成本高、可靠性差、信息发布相对滞后、不能及时反映场内车位信息的动态变化,驾驶人员对停车场车流状态不了解,在停车场内行驶具有很大的盲目性和随机性,使得局部拥堵发生的概率变大,从而容易引发停车场内区域拥堵、争抢车位等问题;同时,传统的停车方式无法解决无车牌车辆的停车计费问题;如果停车场在出现电脑故障、异常断电、数据库文件损坏等故障时,不能及时对数据进行保护,造成重大损失。

综上所述,现有技术存在的问题是:

(1)目前已有的停车引导系统普遍缺乏照明控制、区域车流量管控、建设成本高、可靠性差、信息发布相对滞后、不能及时反映场内车位信息的动态变化,驾驶人员对停车场车流状态不了解,在停车场内行驶具有很大的盲目性和随机性,使得局部拥堵发生的概率变大,从而容易引发停车场内区域拥堵、争抢车位等问题。

(2)车位状态监测已经比较完善,存在的主要问题是:

a、车位监测系统本身没有相关的故障预警机制,即当车位监测系统本身出现故障,停车场管理人员无法在第一时间获得故障状态并进行相应的故障处理;本课题研究在车位监测系统出现部分故障,即车位监测系统基本功能完整的前提下发出预警信息,通知管理人员进行必要的维护,而在维护之前车位监测系统依然能够正常使用。

b、缺乏动态车位监测技术,即车辆在到达空闲车位之前,系统没有对行进车辆信息和车位信息进行预处理,对车位进行预分配,预防争抢车位问题的发生。

(3)局部拥堵产生的主要原因是:

a、停车场与车辆之间信息传输不及时,驾驶人员对停车场车流状态不了解,驾驶人员在停车场内行驶具有很大的盲目性和随机性,使得局部拥堵发生的概率变大;

b、心理学上的从众心态,通过分析大多数驾驶人员在不了解停车场实时状态的情况下,一般选择跟随前方车辆,这种情况进一步增加了局部拥堵的风险概率。

(5)传统的停车方式无法解决无车牌车辆的停车计费问题;

(6)如果停车场在出现电脑故障、异常断电、数据库文件损坏等故障时,不能及时对数据进行保护,造成重大损失。



技术实现要素:

针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种停车场分布式智能引导系统及方法。

本发明是这样实现的,一种停车场分布式智能引导系统,所述停车场分布式智能引导系统包括:

视频监控模块,与中央控制模块连接,用于通过摄像器实时监控停车场;

信息采集模块,与中央控制模块连接,用于通过读卡器读取车主停车卡信息;

车位监测模块,与中央控制模块连接,用于通过地磁检测器检测出车位磁场变化,当判断出车位状态;

中央控制模块,与视频监控模块、信息采集模块、车位监测模块、防堵模块、路径引导模块、预警模块、停车计费模块、数据保护模块、显示模块连接,用于通过单片机控制各个模块正常工作;

防堵模块,与中央控制模块连接,用于通过局部拥堵预防算法的研究实现车辆分流引导,降低车位争抢和局部拥堵的风险概率。

路径引导模块,与中央控制模块连接,用于通过路径引导规划算法的研究,消除车辆行驶的盲目性和随机性,提高车位利用率,为驾驶人员节约相应的时间成本和能源成本,实现绿色环保出行。

预警模块,与中央控制模块连接,用于通过报警器对车辆故障及时进行警示;

停车计费模块,与中央控制模块连接,用于通过计费程序对车主停车进行计费;

数据保护模块,与中央控制模块连接,用于通过主数据库服务器和备份数据库服务器对监控数据、用户数据进行备份;

显示模块,与中央控制模块连接,用于通过显示器显示监控画面、采集车主信息内容;

自检模块,与中央控制模块连接,用于系统出小问题时能够报警维修。

本发明的另一目的在于提供一种安装有所述停车场分布式智能引导系统的大型购物商场停车场。

本发明的另一目的在于提供一种停车场分布式智能引导方法包括:

通过路径引导模块利用路径引导规划算法,进行车位引导;路径引导规划算法为基于改进蚁群聚类(antcolonyoptimization,aco)的分级算法,进行最优车位的分选,对车位拥挤指数进行自动聚类,实现层次性分级;将拥挤度指数数据点视为具备若干属性的蚂蚁,而将拥挤度指数分级中心视为食物源,在明确分级数目m的基础上,将具有n个属性的n个待分析的拥挤度指数的定义如下:

x={xa|xa=(xa1,xa2,…,xan),a=1,2,···,n}

不同的拥挤度指数之间的偏离误差用欧几里得距离来度量,距离越小,偏离误差就越小;将拥挤度指数a分配给第b个聚类中心蚂蚁就在拥挤度指数样本a到聚类中心的路径(a,b)上留下信息素τab(c),用表示拥挤度指数xa和xb属性空间的加权欧氏距离,pab(c)为蚂蚁选择路径(a,b)的概率,计算公式如下:

式中r为聚类半径,表示蚂蚁xb可供选择的路径;β为期望启发因子,表征蚂蚁在运动过程中的启发信息的受重视程度;是k次迭代中拥挤度指数i分配到第j个聚类中心启发信息的数值,采用两者之间距离的倒数来定义;当pab(c)≥p0时,xa归并到xb邻域中;当移动了所有的蚂蚁之后,每个类中所包含的拥挤度指数将会发生变化,则各个类的聚类中心点需要重新计算,同一类内部的偏离误差也需计算更新;用cb表示归并到xi领域的所有聚类集,新的聚类中心与偏离误差e计算如下:

式中,j表示cb的元素的个数,cab表示的第a个分量;

同时,给定最大迭代次数,只要满足:1)所有类的偏离误差总量小于参数ε;2)迭代次数达到给定的迭代次数最大值,其中任一条件时,则聚类结束,并给出分析结果;否则,应重新进行计算,直到满足条件终止;

采用matlab工具对改进的蚁群聚类算法进行编程,求解拥挤度度指数分级临界值,过程如下:

第1步:初始化参数:确定拥挤度指数的样本量n,最大迭代次数g,样本量属性个数n及初始全局信息素矩阵;

第2步:根据全局信息素矩阵,开始进行迭代,确定蚂蚁行走路径,并进行标记;

第3步:根据路径标识得到当前的聚类中心,并计算所有样本到对应聚类中心的偏离误差总量e,得到最小偏离误差e_min;

第4步:产生随机数,并由此对当前最优路径进行改变,并计算新路径下所有样本到对应聚类中心的偏离误差总量e’;

第5步:判断e’是否小于e_min,若是,则当前路径为最优路径,直接输出结果,算法结束;若不是,则进行第6步;

第6步:判断当前的迭代次数是否达到最大值g,若是则直接输出结果,算法结束;否则返回第2步,进行下一轮迭代。

进一步,所述停车场分布式智能引导方法具体包括:

通过视频监控模块利用摄像器实时监控停车场;

通过信息采集模块利用读卡器读取车主停车卡信息;

通过车位监测模块利用地磁检测器检测出车位磁场变化,当判断出车位状态;中央控制模块通过防堵模块用局部拥堵预防算法的研究实现车辆分流引导,降低车位争抢和局部拥堵的风险概率;

通过路径引导模块利用路径引导规划算法,进行车位引导;

通过预警模块利用报警器对车辆故障及时进行警示;

通过停车计费模块利用计费程序对车主停车进行计费;

通过数据保护模块利用主数据库服务器和备份数据库服务器对监控数据、用户数据进行备份;

通过显示模块利用显示器显示监控画面、采集车主信息内容;

通过自检模块,对系统出小问题时能够报警维修,使系统正常运行。

进一步,所述车位监测模块监测方法如下:

(1)地磁检测器检测出车位磁场变化,当判断出车位状态发生变化时,通过中断引脚唤醒单片机;

(2)单片机控制用于连接锂亚电池的电子开关闭合,锂亚电池向温度检测器、电量检测器供电;

(3)单片机从温度检测器获取温度信息,从电量检测器获取电量信息;

(4)单片机控制无线发射器对外发送因车位磁场变化判断出的车位状态信息、温度信息、电量信息;

(5)无线发射器发送完数据后进入sllep状态,电子开关断开,单片机进入休眠模式。

进一步,所述停车计费模块计费方法如下:

1)当车辆入场时,检测所述车辆是否为无车牌车辆;

2)若是,则请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与入场的车辆进行绑定;

3)当车辆出场时,判断所述车辆是否为无车牌车辆;

4)若是,则获取出场的所述车辆所绑定的入场信息,并将所述入场信息发送给所述计费系统以计算出停车费用;

所述请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与入场的车辆进行绑定包括:

向所述计费系统发出分配入场信息的请求;

获取所述计费系统根据所述请求发出的入场信息;所述入场信息包括所述车辆的图片、分配给所述车辆的电子车牌和所述车辆的入场时间;

将所述车辆与所述入场信息进行绑定;

所述获取出场的所述车辆所绑定的入场信息,并将所述入场信息发送给所述计费系统以计算出停车费用包括:

在控制屏上显示无车牌匹配界面;所述无车牌匹配界面包括位于停车场内全部的无车牌车辆的图片;

获取由收费员在所述无车牌匹配界面上选取的与出场的车辆对应的图片;

发送所述图片对应的电子车牌和入场时间给所述计费系统以计算出所述车辆的停车费用;

所述请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与所述车辆进行绑定包括:

感应收费员是否点击了分配图案的按钮;

若是,则向所述计费系统发出分配图案的请求;

获取所述计费系统根据所述请求发出的包含入场信息的图案;

将所述车辆与所述图案进行绑定。

进一步,所述数据保护模块保护方法如下:

首先,在停车场本地设置主数据库服务器和备份数据库服务器,并将主数据库服务器作为当前工作的服务器与停车场岗亭终端进行通信;

然后,控制所述主数据库服务器将所述主数据库服务器中的数据变化实时同步到所述备份数据库服务器;

最后,监测所述主数据库服务器的运行状态,当监测到主数据库服务器故障导致所述停车场岗亭终端无法正常连接到所述主数据库服务器时,控制将当前工作的服务器切换为所述备份数据库服务器。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述停车场分布式智能引导方法的计算机程序。

本发明的另一目的在于提供一种终端,所述终端至少搭载实现所述停车场分布式智能引导方法的控制器。

本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行所述的停车场分布式智能引导方法。

本发明的优点及积极效果为:

本发明通过停车场智能引导系统的研究解决大型停车场具体车位与车辆之间信息不畅的问题,使得车辆进入停车场后能快速准确的找到空闲车位,消除局部拥堵现象为司乘人员节约时间成本和能源成本,消除局部空闲现象提高停车场车位利用率,同时停车场智能化也是未来停车场的发展趋势;通过车位监测模块、防堵模块、路径引导模块能够解决:能对车位进行动态监测,即车辆在到达空闲车位之前,系统能对行进车辆信息和车位信息进行预处理,对车位进行预分配,预防争抢车位问题的发生。消除车辆行驶的盲目性和随机性,提高车位利用率,为驾驶人员节约相应的时间成本和能源成本,实现绿色环保出行。有完善的车位监测系统,能够发出预警信息,通知管理人员对故障进行必要的维护,而在维护之前车位监测系统依然能够正常使用;同时,通过停车计费模块在车辆入场时,检测所述车辆是否为无车牌车辆;若是,则请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与入场的车辆进行绑定;当车辆出场时,判断所述车辆是否为无车牌车辆;若是,则获取出场的所述车辆所绑定的入场信息,并将所述入场信息发送给所述计费系统以计算出停车费用。由于为无车牌车辆进入停车场时绑定一个用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,使得在出场时便于精确识别无车牌车辆,同时准确的计算出无车牌车辆在停车场内产生的停车费用;另外,通过数据保护模块解决了停车场在出现电脑故障、异常断电、数据库文件损坏等故障时,导致岗亭终端不能正常完成入场、收费等严重影响车场正常运营的操作的问题,最大限度的减少了停车场因故障导致的损失。

本发明通过路径引导模块利用路径引导规划算法,进行车位引导;路径引导规划算法为基于改进蚁群聚类(antcolonyoptimization,aco)的分级算法,进行最优车位的分选,为停车场分布式智能引导提供依据。

附图说明

图1是本发明实施例提供的停车场分布式智能引导系统结构图。

图中:1、视频监控模块;2、信息采集模块;3、车位监测模块;4、中央控制模块;5、防堵模块;6、路径引导模块;7、预警模块;8、停车计费模块;9、数据保护模块;10、显示模块;11、自检模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示,本发明提供的停车场分布式智能引导系统包括:视频监控模块1、信息采集模块2、车位监测模块3、中央控制模块4、防堵模块5、路径引导模块6、预警模块7、停车计费模块8、数据保护模块9、显示模块10。

视频监控模块1,与中央控制模块4连接,用于通过摄像器实时监控停车场;

信息采集模块2,与中央控制模块4连接,用于通过读卡器读取车主停车卡信息;

车位监测模块3,与中央控制模块4连接,用于通过地磁检测器检测出车位磁场变化,当判断出车位状态;

中央控制模块4,与视频监控模块1、信息采集模块2、车位监测模块3、防堵模块5、路径引导模块6、预警模块7、停车计费模块8、数据保护模块9、显示模块10连接,用于通过单片机控制各个模块正常工作;

防堵模块5,与中央控制模块4连接,用于通过局部拥堵预防算法的研究实现车辆分流引导,降低车位争抢和局部拥堵的风险概率。

路径引导模块6,与中央控制模块4连接,用于通过路径引导规划算法的研究,消除车辆行驶的盲目性和随机性,提高车位利用率,为驾驶人员节约相应的时间成本和能源成本,实现绿色环保出行。

预警模块7,与中央控制模块4连接,用于通过报警器对车辆故障及时进行警示;

停车计费模块8,与中央控制模块4连接,用于通过计费程序对车主停车进行计费;

数据保护模块9,与中央控制模块4连接,用于通过主数据库服务器和备份数据库服务器对监控数据、用户数据进行备份;

显示模块10,与中央控制模块4连接,用于通过显示器显示监控画面、采集车主信息内容。

自检模块11,与中央控制模块连接,用于系统出小问题时能够报警维修。

本发明提供的车位监测模块3监测方法如下:

(1)地磁检测器检测出车位磁场变化,当判断出车位状态发生变化时,通过中断引脚唤醒单片机;

(2)单片机控制用于连接锂亚电池的电子开关闭合,锂亚电池向温度检测器、电量检测器供电;

(3)单片机从温度检测器获取温度信息,从电量检测器获取电量信息;

(4)单片机控制无线发射器对外发送因车位磁场变化判断出的车位状态信息、温度信息、电量信息;

(5)无线发射器发送完数据后进入sllep状态,电子开关断开,单片机进入休眠模式。

本发明提供的停车计费模块8计费方法如下:

1)当车辆入场时,检测所述车辆是否为无车牌车辆;

2)若是,则请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与入场的车辆进行绑定;

3)当车辆出场时,判断所述车辆是否为无车牌车辆;

4)若是,则获取出场的所述车辆所绑定的入场信息,并将所述入场信息发送给所述计费系统以计算出停车费用。

本发明提供的请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与入场的车辆进行绑定包括:

向所述计费系统发出分配入场信息的请求;

获取所述计费系统根据所述请求发出的入场信息;所述入场信息包括所述车辆的图片、分配给所述车辆的电子车牌和所述车辆的入场时间;

将所述车辆与所述入场信息进行绑定。

本发明提供的获取出场的所述车辆所绑定的入场信息,并将所述入场信息发送给所述计费系统以计算出停车费用包括:

在控制屏上显示无车牌匹配界面;所述无车牌匹配界面包括位于停车场内全部的无车牌车辆的图片;

获取由收费员在所述无车牌匹配界面上选取的与出场的车辆对应的图片;

发送所述图片对应的电子车牌和入场时间给所述计费系统以计算出所述车辆的停车费用。

本发明提供的请求并获取由计费系统分配的用于计算无车牌车辆停车费用的入场信息,并将所述入场信息与所述车辆进行绑定包括:

感应收费员是否点击了分配图案的按钮;

若是,则向所述计费系统发出分配图案的请求;

获取所述计费系统根据所述请求发出的包含入场信息的图案;

将所述车辆与所述图案进行绑定。

本发明提供的数据保护模块9保护方法如下:

首先,在停车场本地设置主数据库服务器和备份数据库服务器,并将主数据库服务器作为当前工作的服务器与停车场岗亭终端进行通信;

然后,控制所述主数据库服务器将所述主数据库服务器中的数据变化实时同步到所述备份数据库服务器;

最后,监测所述主数据库服务器的运行状态,当监测到主数据库服务器故障导致所述停车场岗亭终端无法正常连接到所述主数据库服务器时,控制将当前工作的服务器切换为所述备份数据库服务器。

本发明工作时,首先,通过视频监控模块1利用摄像器实时监控停车场;通过信息采集模块2利用读卡器读取车主停车卡信息;通过车位监测模块3利用地磁检测器检测出车位磁场变化,当判断出车位状态;其次,中央控制模块4通过防堵模块5利用局部拥堵预防算法的研究实现车辆分流引导,降低车位争抢和局部拥堵的风险概率。通过路径引导模块6利用路径引导规划算法的研究,消除车辆行驶的盲目性和随机性,提高车位利用率,为驾驶人员节约相应的时间成本和能源成本,实现绿色环保出行。通过预警模块7利用报警器对车辆故障及时进行警示;通过停车计费模块8利用计费程序对车主停车进行计费;然后,通过数据保护模块9利用主数据库服务器和备份数据库服务器对监控数据、用户数据进行备份;最后,通过显示模块10利用显示器显示监控画面、采集车主信息内容。

本发明通过路径引导模块利用路径引导规划算法,进行车位引导;路径引导规划算法为基于改进蚁群聚类(antcolonyoptimization,aco)的分级算法,进行最优车位的分选,对车位拥挤指数进行自动聚类,实现层次性分级;将拥挤度指数数据点视为具备若干属性的蚂蚁,而将拥挤度指数分级中心视为食物源,在明确分级数目m的基础上,将具有n个属性的n个待分析的拥挤度指数的定义如下:

x={xa|xa=(xa1,xa2,…,xan),a=1,2,···,n}

不同的拥挤度指数之间的偏离误差用欧几里得距离来度量,距离越小,偏离误差就越小;将拥挤度指数a分配给第b个聚类中心蚂蚁就在拥挤度指数样本a到聚类中心的路径(a,b)上留下信息素τab(c),用表示拥挤度指数xa和xb属性空间的加权欧氏距离,pab(c)为蚂蚁选择路径(a,b)的概率,计算公式如下:

式中r为聚类半径,表示蚂蚁xb可供选择的路径;β为期望启发因子,表征蚂蚁在运动过程中的启发信息的受重视程度;是k次迭代中拥挤度指数i分配到第j个聚类中心启发信息的数值,采用两者之间距离的倒数来定义;当pab(c)≥p0时,xa归并到xb邻域中;当移动了所有的蚂蚁之后,每个类中所包含的拥挤度指数将会发生变化,则各个类的聚类中心点需要重新计算,同一类内部的偏离误差也需计算更新;用cb表示归并到xi领域的所有聚类集,新的聚类中心与偏离误差e计算如下:

式中,j表示cb的元素的个数,cab表示的第a个分量;

同时,给定最大迭代次数,只要满足:1)所有类的偏离误差总量小于参数ε;2)迭代次数达到给定的迭代次数最大值,其中任一条件时,则聚类结束,并给出分析结果;否则,应重新进行计算,直到满足条件终止;

采用matlab工具对改进的蚁群聚类算法进行编程,求解拥挤度度指数分级临界值,过程如下:

第1步:初始化参数:确定拥挤度指数的样本量n,最大迭代次数g,样本量属性个数n及初始全局信息素矩阵;

第2步:根据全局信息素矩阵,开始进行迭代,确定蚂蚁行走路径,并进行标记;

第3步:根据路径标识得到当前的聚类中心,并计算所有样本到对应聚类中心的偏离误差总量e,得到最小偏离误差e_min;

第4步:产生随机数,并由此对当前最优路径进行改变,并计算新路径下所有样本到对应聚类中心的偏离误差总量e’;

第5步:判断e’是否小于e_min,若是,则当前路径为最优路径,直接输出结果,算法结束;若不是,则进行第6步;

第6步:判断当前的迭代次数是否达到最大值g,若是则直接输出结果,算法结束;否则返回第2步,进行下一轮迭代。

在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。

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